De façon générale, le terme de Data Mining désigne le fait d’analyser des données via différentes perspectives et de transformer ces données en informations utiles. Les Data Scientists (spécialistes des bases de données) rivalisent d’ingéniosité pour établir des liens entre les différentes sources de données et identifier des motifs répétés. Ces motifs, appelés patterns, permettent de mettre en cohérence des données en apparence très disparates.
Comment utiliser le Data Mining ?
Aujourd’hui, cette technologie n’est plus réservée aux centres informatiques et autres laboratoires universitaires. Elle est devenue d’une importance cruciale pour les entreprises, qui en tirent trois bénéfices.
D’abord, le Data Mining permet aux entreprises de mieux connaître leurs clients (profil, habitudes de vie…) et, ainsi, mieux répondre à leurs besoins. Ensuite, le Data Mining est perçu comme une opportunité d’optimiser les coûts de fonctionnement et, in fine, les frais bancaires. Enfin, c’est un levier pour augmenter leur chiffre d’affaires en mettant en place des stratégies marketing plus efficaces.
Trois types de données collectées par les banques
Dans le secteur bancaire notamment, les atouts du Data Mining sont non négligeables. Le cabinet Coheris, qui s’est notamment spécialisé dans la Data Analytics avec des solutions de Data Mining, a identifié trois grandes catégories de données collectées par les banques1 :
- les données structurées (retraits d’argent aux distributeurs, paiement par CB, consultation du compte sur smartphone…) ;
- les données semi-structurées (parcours client sur le web, messages mail…) ;
- les données non-structurées (point téléphonique avec un conseiller bancaire, centres d’appels…).
Mises bout à bout, ces données qui n’ont apparemment rien à voir entre elles représentent un véritable gisement de valeur.
De nombreuses applications possibles dans le secteur bancaire
Selon Coheris, le Big Data et les capacités d’analyse liées au Data Mining ouvrent ainsi de nouvelles perspectives notamment en permettant de croiser entre elles ces données.
Parmi les différentes applications possibles, citons pêle-mêle la lutte contre la fraude bancaire, l’analyse en temps réel pour davantage de réactivité ou encore l’opportunité d’augmenter la complémentarité entre les différents canaux de vente. Pour les banques en ligne, le Data Mining offre également la possibilité de proposer un rendez-vous téléphonique, avec plus de valeur ajoutée, suite à une action effectuée automatiquement.
Bon à savoir
Le Big Data permet aussi de développer l’analyse prédictive, un autre moyen d’améliorer l’offre bancaire et de la faire correspondre avec les besoins réels des clients.
Loin de déshumaniser la relation bancaire, le développement du Big Data et des technologies qui lui sont liées permettent aux acteurs de la banque de développer une relation plus personnalisée avec leurs clients.
1https://ia-data-analytics.fr/logiciel-data-mining/data-mining/atouts-pour-secteur-bancaire/
Crédit photo : Getty images
